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以用户为中心的可解释人工智能框架...
最先进的人工智能 (AI) 技术已经达到了令人印象深刻的复杂性。因此，研究人员正在发现越来越多的方法将它们用于实际应用。但是，这种系统的复杂性要求引入使这些系统对人类用户透明的方法。AI 社区正试图通过引入可解释 AI (XAI) 领域来克服这一问题，该领域旨在使 AI 算法不那么晦涩难懂。但是，近年来，人们越来越清楚地认识到 XAI 不仅仅是一个计算机科学问题：由于它与通信有关，因此 XAI 也是人机交互问题。此外，AI 走出实验室是为了在现实生活中使用。这意味着需要针对非专家用户量身定制的 XAI 解决方案。因此，我们提出了一个以用户为中心的 XAI 框架，该框架侧重于其社交互动方面，灵感来自认知和社会科学的理论和发现。该框架旨在为非专家用户提供交互式 XAI 解决方案的结构。
对软骨肉瘤进行分子深度表征，以用于当前和未来的靶向治疗
摘要：软骨肉瘤 (CHS) 是异质性的，但总体而言，是第二大最常见的原发性恶性骨肿瘤。尽管在过去几十年中，人们对肿瘤生物学的了解呈指数级增长，但手术切除仍然是治疗这些肿瘤的金标准，而放疗和分化化疗无法充分控制癌症。对 CHS 的深入分子表征揭示了与上皮来源的肿瘤相比的显著差异。从遗传学上讲，CHS 是异质性的，但没有定义 CHS 的特征性突变，然而，IDH1 和 IDH2 突变很常见。血管减少、胶原蛋白、蛋白聚糖和透明质酸的细胞外基质组成为肿瘤抑制免疫细胞创造了机械屏障。相对较低的增殖率、MDR-1 表达和酸性肿瘤微环境进一步限制了 CHS 的治疗选择。 CHS 治疗的未来进展取决于对 CHS 的进一步表征，特别是肿瘤免疫微环境，以便改进和更好地针对性地治疗。
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8
利用 GaAsSb、GaAsSbN 和 GaAlAs 进行带隙工程以用于 NIR 应用
摘要 带隙工程是开发光电器件的关键方法，特别是对于近红外 (NIR) 应用，其中精确控制材料的电子和光学特性至关重要。本研究探讨了三种 III-V 半导体合金——砷化镓锑 (GaAsSb)、砷化镓锑氮化物 (GaAsSbN) 和砷化镓铝 (GaAlAs)——在定制带隙以满足 NIR 器件特定需求方面的潜力。GaAsSb 通过调整锑含量提供可调带隙，使其成为 NIR 光电探测器和激光二极管的多功能材料。GaAsSbN 中的氮进一步降低了带隙，增强了其对长波长应用的适用性，并提供与 GaAs 基板更好的晶格匹配。GaAlAs 以其稳定性和与 GaAs 的兼容性而闻名，可用于形成异质结和量子阱，从而实现高效的载流子限制和发射控制。通过改变这些合金的成分，工程师可以实现精确的带隙调节，从而优化一系列 NIR 波长范围内的器件性能。本摘要强调了成分变化、应变工程和量子阱设计在开发先进 NIR 光电器件中的重要性。尽管存在材料质量和热管理等挑战，但这些材料的持续改进对电信、医学成像和传感技术中的下一代 NIR 应用具有重要意义。简介 带隙工程是半导体技术中的一项基本技术，可以精确操纵材料的电子和光学
通过ID-LC-MS/MS开发候选参考测量程序，以用于脑脊液（CSF）中的总TAU蛋白质测量
目标：在临床上，tau蛋白测量通常依赖于免疫测定（IAS），其主要缺点是由于选择性和/或校准而缺乏因选择性和/或校准而导致的结果可比性。这强调了建立总TAU（T-TAU）测量的可追溯性链的重要性。这项工作的目的是为脑脊液（CSF）中T-TAU的绝对定量开发一个高阶候选参考测量程序（RMP）。方法：为了校准候选RMP并建立对SI单元的计量可营养性，采购了由高度纯化的重组蛋白组成的主要校准器。通过液相色谱和高分辨率质谱法（LC-HRM）评估其纯度，溶液中的蛋白质质量分数通过氨基酸分析（AAA）认证。获得了同位素标记的同位标记的同位素，以通过同位素稀释质谱法（IDM）在CSF中进行T-TAU绝对量化的候选RMP。校准混合物和质量控制（QC）材料是重量制备的，并进行了与CSF样品相同的制备工作流，然后进行
最初发表于：克里斯蒂娜·穆勒（Müller）； Schibli，罗杰；莫勒，布里塔（2020）。可以用基于叶酸的R
摘要：在本文中，我们讨论了基于叶酸的放射性药物对巨噬细胞成像的潜在作用，以支持COVID-19患者的临床决策。活化的巨噬细胞在冠状病毒感染中起重要作用。繁殖的宿主反应，即，巨噬细胞相关的细胞因子（例如TNFα，IL-1β和IL-6）的细胞因子风暴会导致大约20％的患者急性呼吸困扰综合征（ARDS），例如急性呼吸困扰综合征（ARDS），例如急性呼吸障碍综合征（ARDS）。目前正在临床试验中测试各种免疫调节疗法。在实验性间质肺疾病的临床前概念验证研究中，我们展示了18 F-扎非酚的潜力，这是一种基于18的F叶酸基于叶酸的放射性抗激素，作为一种特定的新型成像工具，用于可视化和监测巨噬细胞驱动的肺部肺部疾病。18 f- azafol与叶酸受体β（FRβ）结合，该叶酸受体β（FRβ）在涉及炎症条件的活化巨噬细胞上表示。在最近的一项多中心癌症试验中，成功，安全地应用了18个F-Asafol（NCT03242993）。据认为，通过叶酸放射性示意剂的核成像可视化激活的巨噬细胞相关疾病过程，可以通过鉴定有可能发生严重疾病进展的COVID-19患者，并具有潜在致命的结果，可以支持临床决策。
可以用SIC XL收发器出现在HVSON8软件包
CAN SIC XL物理培养基附件（PMA）Sublayer在ISO 11898-2：2024中是国际标准化的。最初，在CIA 601-4（SIC）和CIA 610-3（快速模式）文档中指定了CAN SIC XL收发器的要求，该文档已提交给ISO。NT156收发器的原型已通过CAN SIC XL收发器从Infineon，NXP和Texas Instruments在CIA CAIS CAN CAN CAN CAN CAN CAN XL Plugfest进行了成功测试。兼容性和互操作性也由沃尔芬布特尔（德国）的独立测试室C＆S组测试。汽车EMC要求（IEC 62228-3）已由伊比（Ibee）在Zwickau（德国）证明。博世在去年慕尼黑（德国）的Electronica TradeShow上推出了CAN SIC XL收发器。样品将在2025年2月2日提供。根据ISO 26262（功能安全）开发芯片。根据初步数据表，NT156在隐性总线状态10 mA中以正常模式消耗，在占主导地位的总线状态54 mA中。在待机模式下，电流消耗为2 µA。用50 µs指定从备用模式到正常模式的过渡。收发器的目的是从-40°C到+150°C的连接温度。在+170°C和+200°C之间，芯片关闭，并在+150°C下释放关闭。关闭连接温度滞后是20K。最小TXD主超时为0.8 ms。芯片在V CC和V IO引脚处具有欠压检测。
我可以用B.S.做什么药学院的学位？
•制药公司•生物技术公司•合同研究组织（CRO）•医院和诊所•学术界/大学•包括NIH在内的实验室•医疗测试中心•监管机构•法规机构•美容公司•政府机构•政府机构，包括FDA，CDC，EPA和地方保健••公共卫生••公共卫生••公共卫生••公共卫生•••公共卫生•
一个自闭症谱系障碍儿童进行深层压力治疗的压缩扶手椅（OTO）：以用户为中心的设计和可行性研究
或活动美国精神病学协会，2013年）。根据美国精神病学协会（2013年），自闭症的患病率为1％。 在ASD患者中经常发现感觉困难（Kojovic等人，2019年），特别是体感系统困难，例如异常的皮肤敏感性[Asmika等，2018; Zhong等人，2013年]（包括压力检测）和本体感受。 这些感觉异常可能会导致社会发展受损的病理生理过程[]。 本体感受是人体正在进行的空间配置的感觉注册。 它包括身体段在太空中的位置，力和运动速度以及重力和身体平衡的整合。 本体感受会影响行为调节和运动控制]。 Blanche等。 表明，患有ASD的儿童目前的本体感受的处理困难与其他发育障碍儿童及其通常发展的儿童不同。 但是，Morris等人，2015年，Fuentes等人，2011年没有确认实验范式中的这些本体感受困难。 缺陷可能主要依赖于多感官集成[]。根据美国精神病学协会（2013年），自闭症的患病率为1％。感觉困难（Kojovic等人，2019年），特别是体感系统困难，例如异常的皮肤敏感性[Asmika等，2018; Zhong等人，2013年]（包括压力检测）和本体感受。这些感觉异常可能会导致社会发展受损的病理生理过程[]。本体感受是人体正在进行的空间配置的感觉注册。它包括身体段在太空中的位置，力和运动速度以及重力和身体平衡的整合。本体感受会影响行为调节和运动控制]。Blanche等。表明，患有ASD的儿童目前的本体感受的处理困难与其他发育障碍儿童及其通常发展的儿童不同。但是，Morris等人，2015年，Fuentes等人，2011年没有确认实验范式中的这些本体感受困难。缺陷可能主要依赖于多感官集成[]。
解码听觉和触觉注意力以用于脑电图......
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统为人类与机器交互提供了一种非语言且隐蔽的方式。它们旨在解释用户的大脑状态，并将其转化为行动或用于其他交流目的。本研究调查了基于听觉和触觉注意力开发无需动手和眼睛的 BCI 系统的可行性。向用户呈现多个同时的听觉或触觉刺激流，并指示用户检测某一特定流中的模式。我们应用线性分类器从 EEG 信号中解码流跟踪注意力。结果表明，所提出的 BCI 系统可以使用多感官输入吸引大多数研究参与者的注意力，并显示出在多个会话中进行迁移学习的潜力。